Андрій

Андрій Мельнишин
Фахівець з кібербезпеки
NOC-спеціаліст з досвідом моніторингу мережевої
інфраструктури та студент 4 курсу спеціальності «Кібербезпека»
Європейського університету (Київ) з фокусом на виявленні загроз
і захисті інфраструктури. Маю практичний досвід роботи з
системами моніторингу (SolarWinds, Zabbix) та хмарними
платформами (Microsoft Azure). Володію глибокими знаннями в
сфері адміністрування та забезпечення безпеки Windows,
розуміння основ мережевої безпеки та аналізу даних. Проходжу
спеціалізацію AI for Cybersecurity (Coursera, Johns Hopkins
University) з акцентом на застосування машинного та глибокого
навчання для виявлення аномалій та шкідливого програмного
забезпечення. Брав участь у турнірі з OSINT від Molfar, де
розвивав практичні навички відкритої розвідки та аналізу
інформації з публічних джерел. Шукаю позицію Junior фахівця з
кібербезпеки або SOC Analyst для практичного розвитку та
реалізації своїх знань.

Контактна інформація
Телефон: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Електронна пошта: [відкрити контакти](див. вище в блоці «контактна інформація»)
Місто: Київ, Україна

Досвід роботи
NOC-спеціаліст
АТ Укртелеком
Грудень 2025 – теперішній час

Моніторинг та підтримка мережевої інфраструктури
компанії в режимі 24/7
 Робота з системами моніторингу SolarWinds для
відстеження продуктивності мережі та виявлення
інцидентів
Використання Zabbix для моніторингу серверів, мережевого
обладнання та сервісів
Адміністрування та моніторинг хмарних ресурсів в
Microsoft Azure
Виявлення та первинна обробка мережевих інцидентів
Аналіз логів та метрик для виявлення аномалій у роботі
інфраструктури
Ескалація критичних проблем до відповідних технічних
команд
Документування інцидентів та підготовка звітів про стан
мережі

Навички та знання
Системи моніторингу та управління
SolarWinds: моніторинг мережевої інфраструктури, аналіз
продуктивності, виявлення інцидентів
Zabbix: налаштування моніторингу серверів та мережевого
обладнання, створення тригерів та алертів
Microsoft Azure: робота з хмарними сервісами, моніторинг
ресурсів, базове адміністрування

Операційні системи та адміністрування
Windows 10/11: установка, налаштування, базовий
hardening (користувачі й групи, політики безпеки, UAC,
антивірус, брандмауер)
Налаштування вбудованого брандмауера Windows та
антивірусного захисту
Вбудовані інструменти: PowerShell, cmd

Мови програмування
Python: написання простих скриптів, базові операції з
рядками, числами та колекціями
C++: базові конструкції (змінні, оператори, цикли, функції),
компіляція та запуск простих програм
Бази даних
Базові навички SQL: прості SELECT-запити з фільтрацією
(WHERE) та сортуванням (ORDER BY) для вибірки та аналізу
даних

Кібербезпека
Базове розуміння загроз: фішинг, шкідливе програмне
забезпечення, соціальна інженерія
AI/ML для детекції загроз: аномалії в мережах, Generative
Adversarial Networks (GAN), adversarial атаки, оцінювання та
захист AI-моделей
OSINT та відкрита розвідка
Моніторинг мережевої безпеки та виявлення аномалій

Інструменти
SolarWinds, Zabbix, Microsoft Azure, VirtualBox, Windows
Event Logs, базовий OSINT-пошук

Проекти та лабораторії
Домашня лабораторія Windows
Розгорнув віртуальне середовище в VirtualBox з кількома
віртуальними машинами Windows для практики
адміністрування та безпеки
Експериментував з налаштуванням політик безпеки,
користувачів, груп та прав доступу
Відпрацьовував сценарії виявлення: підозрілі процеси,
аналіз логів, базові дії при інциденті (ізоляція облікового
запису, зміна паролю)
Налаштовував правила брандмауера Windows для
обмеження доступу до сервісів
Аналізував приклади фішингових листів та розробляв
рекомендації для користувачів щодо безпеки
Навчальні завдання з баз даних
Виконував прості SELECT-запити до навчальної бази даних
для вибірки та фільтрації інформації

OSINT-турнір Molfar
Виконував завдання з відкритої розвідки, пошуку та аналізу
інформації в публічних джерелах
Отримав практичний досвід систематизації знайдених
даних та формування висновків на основі відкритих джерел

Детектор шкідливого ПЗ (AI for Cybersecurity)
Побудував моделі для виявлення IoT-ботнетів у сітьовому
трафіку
Розробив детектор метаморфного шкідливого програмного
забезпечення з використанням Hidden Markov Model
Відпрацював навички feature engineering та оптимізації
даних для ML/DL-моделей

Освіта
Європейський університет, Київ
Факультет інформаційних систем та технологій

Спеціальність: Кібербезпека
Очікуваний рік закінчення: 2026

Додаткова освіта
AI for Cybersecurity Specialization
Coursera, Johns Hopkins University

Трикурсова спеціалізація про застосування штучного інтелекту
в кібербезпеці, спрямована на розвиток навичок у виявленні та
запобіганню кіберзагрозам. Опрацьовую теми:
Машинне та глибинне навчання для виявлення загроз
Аномалії в мережах
 Generative Adversarial Networks (GAN)
Adversarial атаки
Оцінювання та захист AI-моделей
Feature engineering та оптимізація даних для ML/DL-
моделей

Мови
Українська — рідна
Англійська — B1 (Intermediate) — здатність читати технічну
документацію та спілкуватися на базові професійні теми